在 3D R 中创建平滑线

如何解决在 3D R 中创建平滑线

我有一组 3 维点，如下面的示例数据。我想从中创建一条流畅的线条。有关于在 3D 空间中平滑 2D 表面的信息，但我如何在 3D 空间中平滑 1D 线？

Z = seq(0,1,0.01)
X = rnorm(length(Z),mean = 0,sd = 0.1)
Y = 2 * Z ^ 2 + rnorm(length(Z),sd = 0.1)

data = data.frame(X = X,Y = Y,Z= Z)

解决方法

这是一个多元回归的例子。如果你碰巧知道与 Z 的关系应该是二次的，你可以这样做

fit <- lm(cbind(X,Y) ~ poly(Z,2))

但我假设您不知道这一点，并且想要某种更平滑的效果。我不认为 loess、lowess 或 gam 处理多元回归，但您可以在 lm 中使用自然样条：

library(splines)
fit <- lm(cbind(X,Y) ~ ns(Z,df = 4))

拟合值将通过 predict(fit) 在两列矩阵中返回。 要绘制结果，您可以使用 rgl:

library(rgl)
plot3d(X,Y,Z,col = "red")
lines3d(cbind(predict(fit),Z))